评估SGD分类器在scikit学习中的收敛性

Question

是否有任何自动方式来评估SGDClassifier的收敛性？

我正在尝试在python中运行弹性网络logit并使用scikit learn的SGDClassifier，其中包含日志丢失和弹性净惩罚。当我在python中拟合模型时，我的系数得到全零。当我在R中运行glmnet时，我得到了显着的非零系数。

经过一番思考后，我发现scikit学习系数在大约1000次迭代后接近R系数。

是否有任何我在scikit中缺失的方法学会迭代，直到系数的变化相对较小（或已执行最大迭代次数），或者我是否需要通过交叉验证自己完成此操作。

Answer 1

这是scikit-learn的SGD分类器当前实现的已知限制，目前没有对该模型进行自动收敛检查。您可以设置verbose=1以便在运行时获得一些反馈。